Apa itu pengoptimalan penyimpanan dan apa signifikansinya?

Sebagai salah satu aspek penting dari keseluruhan pengoptimalan data, pengoptimalan penyimpanan menggunakan strategi dan teknologi—seperti deduplikasi data dan kompresi data—untuk meningkatkan efisiensi. Pendekatan ini membantu perusahaan mengelola data tidak terstruktur bervolume besar yang terkait dengan kecerdasan buatan (AI) dan beban kerja intensif data lainnya.

Dengan makin cepatnya adopsi AI, pengoptimalan penyimpanan menjadi sangat penting bagi organisasi untuk meningkatkan dan mendukung inisiatif AI mereka. Menurut Mordor Intelligence, ukuran pasar penyimpanan data diperkirakan mencapai 250,77 miliar USD pada tahun 2025.¹ Lebih lanjut, nilai ini diperkirakan akan mencapai 483,90 miliar USD pada tahun 2030, dengan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan (CAGR) sebesar 14,05%.

Kebutuhan akan solusi penyimpanan data yang dapat mendukung tuntutan komputasi intensif pada AI dan machine learning (ML) mendorong pertumbuhan ini. Kebutuhan akan perlindungan terhadap kehilangan data yang disebabkan oleh pemadaman, kegagalan sistem, atau serangan siber juga mendorong pertumbuhan ini.

Sebagian besar data yang dikelola organisasi saat ini terdiri dari kumpulan data besar yang berisi data terstruktur, semi-terstruktur, atau tidak terstruktur. Data tidak terstruktur—misalnya, gambar, video, dokumen, dan data sensor—tidak mudah disesuaikan dengan skema tetap database relasional. Akibatnya, alat dan metode tradisional umumnya tidak dapat digunakan untuk memproses dan menganalisis data semacam ini.

Di saat yang sama, perusahaan dituntut untuk memanfaatkan data siap AI yang dapat diakses dan tepercaya, serta mendukung integritas data.

Model AI generatif (atau gen AI) juga mengubah kebutuhan penyimpanan. Model dasar dan model bahasa besar (LLM) ini beradaptasi terus-menerus dan menghasilkan kumpulan data besar. Organisasi membutuhkan solusi penyimpanan terdistribusi yang dapat diskalakan (misalnya, sistem file terdistribusi dan penyimpanan objek (object storage)) untuk mengelola sejumlah data yang dihasilkan oleh beban kerja AI.

Pada akhirnya, tanpa penyimpanan yang lebih baik untuk menangani tuntutan baru ini, organisasi akan menghadapi hambatan yang memperlambat kinerja AI, meningkatkan biaya, dan menimbulkan tantangan manajemen data yang membatasi kemampuan mereka untuk menskalakan AI dengan baik.

Pengoptimalan penyimpanan terdiri dari komponen yang saling terkait yang mengelola kinerja, kapasitas, dan biaya penyimpanan di sepanjang siklus proses data. Jika digabungkan, teknik-teknik ini juga mendukung penyimpanan AI, yaitu serangkaian sistem yang dirancang khusus untuk memenuhi tuntutan kinerja dan skalabilitas beban kerja AI.

Berikut adalah beberapa teknik pengoptimalan penyimpanan yang penting:

• Deduplikasi dan kompresi data

• Penyimpanan flash dan solid-state drive (SSD)

• Penjenjangan penyimpanan

• Pengarsipan data

• Thin provisioning

• Otomatisasi penyimpanan

• Integrasi penyimpanan cloud

• Manajemen siklus proses data

Deduplikasi data adalah proses mengidentifikasi data duplikat dan menyimpannya hanya sebagai satu salinan. Fungsi ini mengurangi waktu pencadangan dengan menganalisis data pada tingkat penyimpanan file block storage.

Kompresi mencakup deteksi pola dan redundansi, pengenkodean data dengan lebih efisien, dan pengurangan ukuran file—semua sambil mempertahankan akses kecepatan tinggi.

Kedua teknik ini menghilangkan redundansi dan mengurangi jejak penyimpanan organisasi.

Teknologi semikonduktor seperti penyimpanan flash dan SSD memberikan kecepatan dan latensi rendah bagi beban kerja yang membutuhkan kinerja tinggi.

Berbeda dengan disk berputar (spinning disk), penyimpanan flash mengakses data secara elektronik pada kecepatan memori, sehingga menghilangkan keterlambatan mekanis dan meningkatkan throughput keseluruhan.

Penjenjangan penyimpanan secara otomatis memindahkan data ke jenis penyimpanan yang sesuai berdasarkan pola akses dan biaya.

Data panas (data yang sering diakses) disimpan dalam flash berkinerja tinggi, data hangat (data yang sesekali diakses) dipindahkan ke SSD standar, dan data dingin (data yang jarang diakses) dimigrasikan ke disk atau tingkat arsip cloud.

Pengarsipan data memindahkan data lama atau data yang jarang diakses ke penyimpanan jangka panjang yang dioptimalkan untuk kapasitas, bukan kinerja. Dengan demikian, penyimpanan premium dapat dialokasikan untuk beban kerja aktif dan data yang diarsipkan tetap dapat diakses sesuai permintaan.

Thin provisioning mengalokasikan kapasitas penyimpanan karena aplikasi menggunakan ruang penyimpanan fisik, alih-alih memesan blok besar di muka. Pendekatan ini mencegah kelebihan penyediaan (over-provisioning) dan meningkatkan penggunaan, sehingga mengurangi investasi perangkat keras.

Otomatisasi perangkat lunak mengelola operasi dan alur kerja dengan sedikit intervensi manusia.

Sistem otomatis memprediksi kebutuhan kapasitas, mengoptimalkan penempatan data, dan merespons tuntutan beban kerja secara real time, sehingga mengurangi upaya manual seiring dengan meningkatnya kompleksitas lingkungan.

Arsitektur hybrid cloud menggabungkan penyimpanan lokal untuk operasi yang membutuhkan kinerja tinggi dan penyimpanan cloud untuk repositori dan arsip. Dengan demikian, organisasi dapat melakukan penskalaan secara dinamis tanpa investasi modal.

Praktik manajemen siklus proses data atau data lifecycle management (DLM) menetapkan kebijakan yang menentukan pergerakan data melalui penjenjangan penyimpanan, mulai dari pembuatan hingga penghapusan. DLM juga menentukan periode retensi, jadwal migrasi, dan aturan penghapusan berdasarkan nilai bisnis dan persyaratan peraturan.

Bisnis menerapkan pengoptimalan penyimpanan melalui berbagai teknologi dan solusi, termasuk teknologi yang diuraikan di bawah ini:

• Platform perangkat lunak: Platform pengoptimalan penyimpanan menawarkan fleksibilitas bagi organisasi untuk bekerja dengan sistem penyimpanan yang ada, dengan mengotomatiskan tugas (seperti deduplikasi, kompresi, dan penjenjangan cerdas) tanpa perlu mengganti perangkat keras. Platform ini juga menyediakan kemampuan pemantauan dan analisis yang memberikan visibilitas terhadap penggunaan penyimpanan dan membantu tim mengidentifikasi anomali.

• Kemampuan cloud-native: Penyedia layanan cloud (seperti IBM, AWS, Google Cloud, atau Microsoft Azure) menawarkan fitur pengoptimalan cloud-native yang secara otomatis mengelola penempatan data dan kebijakan siklus proses, yang meningkatkan skala sesuai penggunaan dan menerapkan pendekatan harga 'bayar sesuai penggunaan'.

• Sistem penyimpanan terintegrasi: Sistem penyimpanan yang dirancang khusus (misalnya, IBM FlashSystem, NetApp) mengintegrasikan pengoptimalan penyimpanan ke dalam perangkat keras, sehingga memberikan kecepatan sekaligus menyederhanakan manajemen di berbagai lingkungan hybrid.

• Alat manajemen data: Alat manajemen data terpadu memberikan visibilitas dan kontrol di seluruh ekosistem penyimpanan, bersama dengan kemampuan keamanan dan tata kelola.

Pengoptimalan penyimpanan memberikan berbagai manfaat yang membantu organisasi mengelola beban kerja padat data dan beban kerja AI saat ini:

• Meningkatkan kinerja: Mewujudkan pengambilan data yang lebih cepat dan menurunkan latensi, sehingga tim dapat merespons dengan cepat dan pengguna dapat mengakses insight tanpa penundaan.

• Memberikan penghematan biaya: Mengurangi biaya penyimpanan melalui kompresi, deduplikasi, dan penjenjangan cerdas, sehingga memastikan organisasi hanya membayar penyimpanan yang mereka butuhkan.

• Memungkinkan skalabilitas: Memungkinkan infrastruktur penyimpanan untuk tumbuh seiring dengan peningkatan volume data dan perubahan permintaan bisnis tanpa memerlukan investasi infrastruktur yang besar.

• Meningkatkan manajemen data: Mengotomatiskan kebijakan siklus proses untuk pergerakan, pengarsipan, dan penghapusan data, sekaligus menyederhanakan tata kelola data.

• Meningkatkan keamanan: Memperkuat perlindungan data dengan enkripsi, penyimpanan yang tidak dapat diubah, manajemen akses terperinci, dan jejak audit yang komprehensif untuk memastikan kepatuhan.

• Terintegrasi dengan arsitektur data lake: Mendukung lingkungan data lake dan strategi cloud native untuk mendukung analisis lanjutan dan beban kerja AI.

• Meningkatkan keberlanjutan: Memangkas konsumsi energi dan jejak karbon dengan mengoptimalkan penggunaan sumber daya dan alokasi penyimpanan cerdas.

Organisasi dapat menerapkan pengoptimalan penyimpanan untuk contoh penggunaan bisnis di berbagai beban kerja dan lingkungan:

• Beban kerja AI dan machine learning

• Pencadangan dan pengarsipan

• Komputasi berkinerja tinggi

• Lingkungan virtualisasi

Langkah-langkah strategis berikut membantu organisasi mencapai pengoptimalan penyimpanan.

1. Menilai kebutuhan penyimpanan: Mulai dengan mengevaluasi penggunaan penyimpanan saat ini untuk mengidentifikasi di mana pengoptimalan akan memiliki dampak terbesar dan beban kerja mana yang paling diuntungkan dengan peningkatan kinerja atau biaya yang lebih rendah.
2. Menerapkan manajemen data otomatis: Terapkan kebijakan penjenjangan dan siklus proses otomatis untuk memindahkan data dari satu jenis penyimpanan ke jenis penyimpanan lainnya berdasarkan pola akses. Ini berguna untuk mengurangi operasi manual dan memastikan data berada di lokasi yang paling hemat biaya.
3. Melaksanakan pemantauan rutin: Melacak metrik kinerja dan tren kapasitas akan membantu organisasi mengantisipasi tantangan dalam penerapan manajemen penyimpanan sebelum berdampak pada operasi.
4. Menguji sebelum menerapkan: Lakukan validasi terhadap perubahan pengoptimalan di lingkungan nonproduksi terlebih dahulu untuk memahami dampaknya terhadap kinerja dan perilaku aplikasi sebelum diluncurkan secara luas.
5. Memenuhi kebutuhan bisnis: Kelola persyaratan kinerja dengan efisiensi biaya, bersama dengan perencanaan untuk pertumbuhan data di masa depan. Strategi pengoptimalan penyimpanan yang paling efektif akan mendukung prioritas bisnis tanpa membangun infrastruktur secara berlebihan.